arXiv cs.LG· Heinke Hihn, Ibrahim Eisawy, Patrick Thiam, Hans A. Kestler, Friedhelm Schwenker·· 6 小时前AI 评分17
基于少样本学习的个性化自动疼痛评估
Few-Shot Learning for Personalised Automated Pain Assessment
AI 导读
研究将少样本学习用于自动疼痛评估的个性化，把从群体到个体的评估转变视为任务域迁移。在 BioVid、SenseEmotion 和 PMED 数据集上，二分类与多分类准确率分别达 85.75%、35.49%、82.37%、41.88% 和 90.47%；采用 k-shot 条件化后提升至 86.25%、40.06%、83.43%、44.08% 和 91.25%。
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